MATLAB实现的鸢尾花数据K-means聚类分析系统

资 源 简 介

本系统基于MATLAB平台，实现了鸢尾花数据集的K-means聚类分析，包含数据预处理、聚类算法、可视化展示及效果评估功能。支持用户自定义聚类数目，通过散点图直观呈现聚类结果，适用于数据挖掘教学与实验研究。

详 情 说 明

基于K-means的鸢尾花数据集聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的鸢尾花数据集聚类分析系统，采用K-means算法对经典的鸢尾花数据集进行无监督聚类分析。系统集成了数据预处理、聚类算法实现、结果可视化与评估等核心功能，支持用户交互式参数调整和详细结果展示。

功能特性

• 数据预处理：自动加载鸢尾花数据集，支持数据标准化和特征选择
• 聚类算法：实现K-means聚类算法，可自定义聚类数目、最大迭代次数和随机种子
• 可视化展示：提供2D/3D散点图展示聚类结果，包含主成分分析降维和聚类中心标记
• 效果评估：计算聚类准确率和轮廓系数等评估指标，分析迭代收敛情况
• 交互功能：支持用户交互式选择参数并实时查看聚类结果和评估报告

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统
2. 在交互界面设置聚类参数：

- 聚类数目K值（默认3） - 最大迭代次数 - 随机种子值

1. 系统自动执行以下流程：

- 加载并预处理鸢尾花数据集 - 执行K-means聚类算法 - 生成聚类结果和评估报告

1. 查看输出结果：

- 聚类标签分配（150个样本的归属） - 聚类中心坐标（K×4矩阵） - 可视化散点图（PCA降维后） - 评估报告（准确率、轮廓系数等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据加载与预处理模块、K-means算法实现模块、可视化展示模块以及聚类效果评估模块。该文件负责协调各功能模块的执行流程，处理用户输入的参数设置，并生成最终的聚类分析结果和图形化输出。